langchain通义千问

### 关于 LangChain 通义千问的介绍

LangChain 是一种用于构建基于大型语言模型的应用程序框架，而通义千问则是阿里云推出的一个强大的预训练多模态模型。通过集成这两个技术栈，可以创建复杂且高效的自然语言处理应用程序。

#### 接入方式与功能特性

为了使开发者能够更便捷地使用通义千问的能力，LangChain 提供了一个专门设计好的接口——`StuffDocumentsChain`[^1]。此链允许用户将多个文档作为输入传递给通义千问，并获取经过处理后的响应结果。这使得开发人员可以在不改变原有业务逻辑的情况下快速引入先进的AI算法支持。

除了上述提到的功能外，在实际项目中还可以借助其他组件来增强系统的整体性能：

- **Flux**：这是来自阿里云的服务平台之一，它可以帮助开发者轻松调用各种API资源并将其应用于自己的产品之中[^2]。

- **Chroma向量存储库**：当涉及到自定义知识库时，可以通过该模块实现数据的有效管理和检索操作[^3]。

此外，对于希望获得更加流畅用户体验的应用场景来说，LangChain 支持采用流式输出的方式呈现最终的结果。

from langchain.chains import StuffDocumentsChain
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.llms import Qwen

llm = Qwen()
prompt_template = "请根据以下内容回答问题:\n{context}\n\n问题是:{question}"
PROMPT = PromptTemplate(template=prompt_template, input_variables=["context", "question"])
stuff_chain = StuffDocumentsChain(llm=llm, prompt=PROMPT)

result = stuff_chain.run({"input_documents": docs, "question": question})
print(result)

这段代码展示了如何设置 `StuffDocumentsChain` 来准备上下文环境以及执行查询请求的过程。